【摘要】 本发明公开一种高效的敏感图像的检测方法及其系统，包括：收集敏感图像样本和正常图像样本建立训练集并提取兴趣点，结合肤色模型对兴趣点进行过滤，去掉或保留与肤色无关或相关的兴趣点，提取兴趣点处的局部不变量特征并进行聚类，建立数据驱动的树形金字塔模型，在此基础上针对每一幅图像提取多分辨率直方图特征；采用金字塔匹配算法计算任意两幅图像的相似度，并生成核函数矩阵；利用得到的核函数矩阵对支持向量机分类器进行训练，得到分类器参数，并对新图像样本进行检测，判定其是否为敏感图像。本发明可以高效的对互联网上的敏感图像进行检测并过滤，使广大青少年在享受互联网所带来的便利同时免受不良信息的毒害。 【专利类型】发明申请 【申请人】中国科学院自动化研究所 【申请人类型】科研单位 【申请人地址】100080 北京市海淀区中关村东路95号 【申请人地区】中国 【申请人城市】北京市 【申请人区县】海淀区 【申请号】CN200810240942.1 【申请日】2008-12-24 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101763502A 【公开公告日】2010-06-30 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101763502B 【授权公告日】2012-07-25 【授权公告年份】2012.0 【IPC分类号】G06K9/00; G06K9/62 【发明人】胡卫明; 左海强; 吴偶; 陈云飞; 李玺; 谢年华; 朱明亮 【主权项内容】一种敏感图像的检测方法，其特征在于，该方法包括：步骤1：收集敏感图像样本和正常图像样本建立训练集；步骤2：在训练集图像上提取兴趣点，并结合肤色模型对兴趣点进行过滤，去掉与肤色无关的兴趣点，保留肤色相关兴趣点，并提取肤色兴趣点处的局部不变量特征；步骤3：对得到的肤色相关局部不变量特征进行聚类，建立数据驱动的树形金字塔模型，在此基础上针对每一幅图像提取多分辨率直方图特征；步骤4：采用金字塔匹配算法计算任意两幅图像的相似度，并生成核函数矩阵；步骤5：利用得到的核函数矩阵对支持向量机分类器进行训练，得到分类器参数，并对新图像样本进行检测，判定其是否为敏感图像。 【当前权利人】人民中科(北京)智能技术有限公司 【当前专利权人地址】北京市大兴区北京经济技术开发区科谷一街8号院8号楼14层1401(北京自贸试验区高端产业片区亦庄组团) 【统一社会信用代码】12100000400010945B 【被引证次数】27 【被自引次数】2.0 【被他引次数】25.0 【家族引证次数】4.0 【家族被引证次数】29
